딥노이드, 대장 병리 AI 연구서 생검 조직 분류 성능 확인

AI 요약

의료 AI 전문기업 딥노이드는 병리 전문의의 판독 과정을 모사한 인공지능 연구 모델을 통해 대장 내시경 생검 조직을 분류하는 연구를 수행해 그 결과를 국제 학술지 Journal of Korean Medical Science(JKMS)에 게재했다고 밝혔습니다. 연구팀은 전체 슬라이드 이미지(WSI) 기반의 CLAM 모델과 타일 이미지 기반의 EfficientNet을 결합한 2단계 앙상블 파이프라인을 개발해 8,987명의 환자로부터 수집한 1만 8,922개의 대장 조직 전체 슬라이드 이미지를 학습시켜 비종양, 과형성 용종, 선종, 선암종, 신경내분비종양 등 다섯 가지 판독 유형을 분류했습니다. 사측은 이번 연구가 신경내분비종양(전체 대장암 악성 종양 중 약 0.49%)을 다중 아형 분류 모델에서 함께 분류해 낸 학술적으로 보고된 최초 사례이며 6개 의료 기관의 데이터를 활용해 검증해 적용 가능성을 높였다고 설명했습니다.